Guía docente de Técnicas de Análisis en la Investigación Psicológica (2641117)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación: 09/06/2022

Grado

Grado en Psicología

Rama

Ciencias de la Salud

Módulo

Formación Básica

Materia

Estadística

Curso

1

Semestre

2

Créditos

6

Tipo

Troncal

Profesorado

Teórico

  • Isabel Benítez Baena. Grupos: D y E
  • María Josefa Fernández Serrano. Grupo: B
  • Emilia I. de la Fuente Solana. Grupo: A
  • Carmen Porras Chavarino. Grupo: C

Práctico

  • Isabel Benítez Baena Grupos: 10 y 11
  • María Josefa Fernández Serrano Grupos: 4, 5 y 6
  • Emilia I. de la Fuente Solana Grupos: 1, 2 y 3
  • Carmen Porras Chavarino Grupos: 7, 8 y 9
  • Jorge Torres Marín Grupos: 10, 11, 12 y 14
  • Rocío Vizcaíno Cuenca Grupos: 13 y 15

Tutorías

Isabel Benítez Baena

Email
  • Primer semestre
    • Miércoles de 10:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 323)
    • Jueves de 10:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 323)
  • Segundo semestre
    • Martes de 10:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 323)
    • Miércoles de 10:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 323)

María Josefa Fernández Serrano

Email
  • Primer semestre
    • Lunes de 09:30 a 10:00 (Fac.Psicologia - D. 327)
    • Martes
      • 09:30 a 10:00 (Fac.Psicologia - D. 327)
      • 12:00 a 13:30 (Fac.Psicologia - D. 327)
    • Jueves de 09:30 a 13:30 (Fac.Psicologia - D. 327)
  • Segundo semestre
    • Lunes de 09:30 a 13:00 (Fac.Psicologia - D. 327)
    • Miércoles
      • 09:30 a 10:00 (Fac.Psicologia - D. 327)
      • 12:00 a 13:30 (Fac.Psicologia - D. 327)
    • Jueves de 09:30 a 10:00 (Fac.Psicologia - D. 327)

Emilia I. de la Fuente Solana

Email
  • Primer semestre
    • Jueves de 08:00 a 14:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
  • Segundo semestre
    • Miércoles
      • 08:30 a 09:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
      • 10:00 a 12:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
      • 13:00 a 14:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
    • Jueves
      • 08:30 a 09:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
      • 10:00 a 11:00 (Fac. Psicologia - D. 325)
      • 13:00 a 14:00 (Fac. Psicologia - D. 325)

Carmen Porras Chavarino

Email
  • Primer semestre
    • Martes de 12:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 335)
    • Miércoles de 09:00 a 14:00 (Fac. Psicologia - D. 335)
  • Segundo semestre
    • Martes de 10:00 a 13:00 (Fac. Psicologia - D. 335)
    • Miércoles de 11:00 a 12:00 (Fac. Psicologia - D. 335)
    • Jueves
      • 09:00 a 10:00 (Fac. Psicologia - D. 335)
      • 11:00 a 12:00 (Fac. Psicologia - D. 335)

Jorge Torres Marín

Email
  • Lunes
    • 11:00 a 14:00 (Fac. Psicología, D.326)
    • 16:00 a 17:00 (Fac. Psicología, D.326)
  • Martes de 12:00 a 14:00 (Fac. Psicología, D.326)

Rocío Vizcaíno Cuenca

Email
  • Primer semestre
    • Martes de 10:00 a 12:00 (Cimcyc Lab. 13)
  • Segundo semestre
    • Jueves de 16:00 a 18:00 (Cimcyc Lab. 13)

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Tener  cursada  la  asignatura:  Descripción  y  exploración  de  datos  en  Psicología.

Tener  conocimientos  adecuados  sobre:

  • Cálculo  aritmético  y  algebraico  elemental.
  • Informática  a  nivel  de  usuario.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Descriptores:

Estimación y contraste de Hipótesis, Contraste paramétricos y no paramétricos, Técnicas y Diseños de Investigación, Análisis Multivariante de Datos.

Contenidos:

Formulación y contrastación de hipóitesis. Contrastes paramétricos. Formulación y contrastación de hipótesis. Contrastes no paramétricos. Inferencias en modelos de regresión. Modelos con variables independientes categóricas. Modelos con variables independientes continuas y categóricas. Modelos con errores dependientes. Análisis Multivariante en la investigación psicológica

Competencias

Competencias Generales

  • CG01. Que los graduados y graduadas posean y comprendan los conocimientos que definen y articulan a la Psicología como disciplina científica, incluyendo sus teorías, métodos y áreas de aplicación, en un nivel que se apoya en libros de texto avanzados e incluye algunos conocimientos procedentes de la vanguardia de este campo de estudio. 
  • CG02. Que sepan aplicar estos conocimientos al trabajo profesional en el ámbito de la Psicología, identificando, valorando y resolviendo los problemas y demandas que se les presenten, elaborando y defendiendo argumentos relevantes en los que fundamenten su actuación. Es decir, que estén capacitados para el desempeño profesional como psicólogos generalistas, no especializados, así como para incorporarse a estudios de Master y/o Doctorado que les proporcionen una formación avanzada, dirigida a la especialización académica, profesional o investigadora en el ámbito de la psicología. 
  • CG03. Que tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes relativos al área de estudio de la Psicología (comportamiento humano individual y social, y al contexto en que se produce) para emitir juicios fundamentados en criterios sociales, científicos y éticos, sobre problemas y situaciones de índole psicológica. 

Competencias Específicas

  • CE01. Conocer las características, funciones, contribuciones y limitaciones de los distintos modelos teóricos en Psicología. 
  • CE03. Conocer los distintos métodos y diseños de investigación y las técnicas de análisis e interpretación de datos propios de la Psicología y relevantes para el trabajo profesional. 
  • CE09. Capacidad para identificar las características relevantes del comportamiento de los individuos y las necesidades y demandas de los destinatarios en los diferentes ámbitos de aplicación y establecer las metas de la actuación psicológica. 
  • CE10. Capacidad para seleccionar y administrar técnicas e instrumentos propios y específicos de la Psicología. 
  • CE11. Capacidad para definir los objetivos, elaborar el plan y las técnicas de intervención en función de las necesidades y demandas de los destinatarios. 
  • CE13. Capacidad para localizar y distinguir información relevante para la consecución de una meta profesional concreta. 
  • CE14. Capacidad para organizar y construir conocimientos a partir de dicha información para una actuación profesional adecuada a las demandas. 
  • CE16. Capacidad para utilizar las diversas tecnologías de la información y la comunicación manejando, a nivel de usuario, el software de uso más frecuente en la práctica profesional y en la investigación científica. 
  • CE18. Capacidad de creatividad, de crítica y de autocrítica. 
  • CE22. Valorar la necesidad de puesta al día y formación continua a lo largo de toda la vida para una correcta práctica profesional e investigadora. 
  • CE23. Adquirir independencia y autonomía con respecto al propio aprendizaje y al desarrollo de las propias habilidades (aprender a aprender). 
  • CE24. Conocer y asumir la deontología propia de la profesión. 

Competencias Transversales

  • CT01. Que sean capaces de transmitir información, ideas, problemas y soluciones propias de su ámbito académico y profesional a un público tanto especializado como no especializado. 
  • CT02. Que hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para continuar aprendiendo a lo largo de toda la vida y, en su caso, emprender estudios reglados posteriores con un alto grado de autonomía. 
  • CT03. Que tengan capacidad para abordar su actividad profesional y formativa desde el respeto al Código Deontológico del psicólogo, lo que incluye, entre otros principios más específicos, los de: respeto y promoción de los derechos fundamentales de las personas, igualdad, accesibilidad universal a los distintos bienes y servicios, y promoción de los valores democráticos y de una cultura de la paz. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Conocer los tipos de variables psicológicas.
  • Conocer los diferentes tipos de escalas de medida.
  • Conocer la descripción y exploración de un grupo de datos.
  • Conocer los principios básicos del muestreo y la Inferencia Estadística.
  • Conocer los modelos estadísticos para la realización de inferencias.
  • Conocer las técnicas de análisis asociadas a los diferentes tipos de Diseños de Investigación en Psicología.
  • Conocer el análisis de los datos en la evaluación de programas.
  • Aprender a analizar datos en programas e intervenciones psicológicas.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

Tema 1.- Inferencia.

Introducción.  Conceptos  básicos.  Distribuciones  muestrales.  Muestreo.  Métodos  de  muestreo

Tema 2.- Estimación

Objetivo  y  conceptos  básicos  de  la  estimación.  Estimación  puntual.  Métodos  de  construcción  de  estimadores. Propiedades  de  los  estimadores.  Estimación  por  intervalos.

Tema 3.- Contrastes de Hipótesis.

Método  Científico  y  contrastación  de  hipótesis.  Lógica  del  contraste.  Función  de  potencia.  Errores  tipo  I  y  II. Nivel  de  confianza.  Potencia  y  tamaño  del  efecto.  Contrastes  paramétricos.  Contrastes  de  significación. Contrastes  de  igualdad  de  medias.  Contrastes  de  hipótesis  para  otros  parámetros. Contrastes no paramétricos.

Tema 4.- El Análisis de Varianza I

Planteamiento  del  problema.  Distribuciones  muestrales  en  el  Análisis  de  la  Varianza.  Supuestos.  Partición  de la  suma  de  cuadrados  total.  Contraste  de  significación.  Modelo  de  efectos  aleatorios.  Componentes  de  la varianza.  Comparaciones  múltiples  a  posteriori.  Modelo  de  medidas  repetidas.  Ventajas  de  los  diseños intrasujetos.

Tema  5.- El  Análisis  de  Varianza  II

Introducción  a  los  diseños  factoriales.  Efectos  principales  e  interacciones.  Contraste  de  significación  de  la interacción.  Comparaciones.  ANOVA  Mixto.  Análisis  de  la  Varianza  de  orden  superior.

Tema 6.- Regresión y Correlación Múltiple.

El  modelo  de  regresión  lineal  múltiple.  Hipótesis  acerca  del  modelo.  Estimación  puntual  de  los  parámetros  de la  ecuación.  Intervalos  de  confianza  y  contrastes  para  los  coeficientes  de  regresión.  Correlación  parcial  y múltiple.

 

Práctico

Práctica  1.  Ilustrar  la  distribución  en  el  muestreo  de  los  estimadores  mediante  ejemplos.  Realizar estimaciones  por  intervalos.

Práctica  2.  Analizar  situaciones  reales  de  investigación  en  Psicología,  estableciendo  el  espacio paramétrico  y  el  muestral.  Dar  hipótesis  y  establecerlas  en  forma  de  hipótesis  nula  y  alternativa.

Práctica  3.  Realizar  contrastes  paramétricos  que  se  refieran  a  temas  psicológicos  reales.

Práctica  4.  Formular  un  modelo  lineal  que  explique  el  rendimiento  en  la  asignatura  y  analizar  sus componentes.

Práctica  5.  Enunciar  y  contrastar  hipótesis  acerca  de un modelo lineal.

Práctica  6.  Realizar  los  contrastes  de  un  Análisis  de  la  Varianza  de  una  vía  mediante  el  modelo  lineal generalizado.

Práctica  7.  Mediante  el  modelo  lineal  generalizado,  realizar  Análisis  de  la  Varianza  de  dos vías.

Práctica  8.  Estimar  los  parámetros  de  un  modelo  de  regresión  sobre  datos  experimentales.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Amón,  J.  (2000).  Estadística  para  Psicólogos  II.  Probabilidad.  Estadística  Inferencial  (9ª  Ed.).    Ediciones  Pirámide.
  • Hair,  J.F.,  Anderson,  R.E.,  Tatham,  R.L  y  Black,  W.C.  (2000).  Análisis  Multivariante  (5ª  Ed.).  Prentice Hall.
  • Hopkins,  K.D.  Hopkins,  B.R.  y  Glass,  G.V.  (1997).  Estadística  Básica  para  las  Ciencias  Sociales  y  del Comportamiento.  Prentice  Hall.
  • Pagano,  R.  (1999).  Estadística  para  las  Ciencias  del  Comportamiento.  Thomson  Paraninfo.
  • Pardo,  A.  y  san  martín,  R.  (1998).  Análisis  de  Datos  en  Psicología  II  (2ª  Ed.).  Pirámide.
  • Pérez,  C.  (2009).  Técnicas  Estadísticas  Multivariantes  con  SPSS.  Garceta  Grupo  Editorial.
  • Visauta  Vinacua,  B.  (2003). Análisis  Estadístico  con  SPSS  Para  Windows  Vol  II  Estadística  Multivariante. Mc  Graw  Hill.

Bibliografía complementaria

  • Anderson,  T.W.  (1984).  An  introduction  to  multivariate  statistical  analysis.  John  Wiley.
  • Ato,  M.  y  Vallejo,  G.  (2007).  Diseños  experimentales  en  psicología.  Pirámide.
  • Balluerka,  N.  y  Vergara,  A.I.  (1997)  Diseños  De  Investigación  Experimental  En  Psicología.  Prentice Hall.
  • Brook,  R.J.  y  Arnolf,  G.C. (1985)  Applied  Regression  Analysis  and  Experimental  Design.  Marcel  Dekker.
  • Cohen,  J.  y  Cohen  P.  (1983)  Applied  Multiple  Regression/Correlation  Analysis  for  the  Behavioural Sciences.  Lawrence  Erlbaum  Associates.
  • Conover,  W.J.  (1980)  Practical  Nonparametric  Statistics.  John  Wiley.  New  York.
  • Cox,  D.R.  y  Hinkley,  D.V.  (1974)  Theoretical  Statistics.  Chapman  Hall.  Londres.
  • Draper,  N.  Y  Smith,  H.  (1981)  Applied  Regression  Analysis.  John  Wiley.
  • Fisz,  M.  (1963)  Probability  Theory  and  Mathematical  Statistics.  John  Wiley.  New  York.
  • Fox,  J.  (1984)  Linear  Statistical  Models  and  Related  Methods.  John  Wiley.
  • Gibbons,  J.D.  (1985)  Nonparametric  Statistical  Inference.  Marcel  Dekker.
  • Graybill,  F.A.  (1961)  An  Introduction  to  Linear  Statistical  Models.  McGraw-Hill.
  • Green,  D.M.  y  Swets,  J.A.  (1974)  Signal  Detection  Theory  and  Psychophysics.  Robert  E.  Krieger  Pub. Co.
  • Guàrdia, J., Freixa, M., Peiró, M., y Turbany, J. (2007). Análisis de datos en Psicología: Madrid: Delta.
  • Horst,  P.  (1963)  Matrix  Algebra  for  Social  Scientists.  Holt,  Rinehart  and  Winston.
  • Kendall,  M.  y  Stuart,  A.  (1979)  The  Advanced  Theory  of  Statistics  Vol.  2.  Charles  Griffin.
  • Kirk,  R.E.  (1995)  Experimental  Design.  Procedures  for  the  Behavioural  Sciences.  Brooks  Cole.
  • Kline,  R.  (2004).  Beyond  Significance  Testing: Reforming  data  Analysis  Methods  in  Behavioural Research.  American  Psychological  Association.
  • Kshizsgar,  A.M.  (1983)  A  course  in  Linear  Models.  Marcel  Dekker.
  • Lancaster,  H.O.  (1969)  The  Chi  Squared  Distribution.  John  Wiley.  New  York.
  • Lehmann,  E.L.  (1959)  Testing  Statistical  Hypotheses.  John  Wiley.  New  York.
  • Marascuilo,  L.  y  McSweeney  (1977)  Nonparametric  and  Distribution.  Free  Methods  for  the  Social Sciences.  Brooks  Cole.
  • Maritz,  J.S.  (1981)  Distribution-Free  Statistical  Methods.  Chapman  Hall.
  • Martínez, R., Castellanos, M.A. y Chacón J.C (2014). Análisis de datos en Psicología y Ciencias de la Salud. II Inferencia estadística. Madrid: Eos.
  • Maxwell,  S.E.  y  Delaney,  H.D.  (1990)  Designing  Experiments  and  Analyzing  Data.  Brooks  Cole.
  • McCullogh,  P  y  Nelder,  J.A.  (1983)  Generalized  Linear  Models.  Chapman  Hall.
  • Navarro DJ and Foxcroft DR (2019). learning statistics with jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.70). DOI: 10.24384/hgc3-7p15
  • Pardo, A., Ruiz, M.A., y San Martín , R. (2009). Análisis de datos en Ciencias Sociales y de la Salud I. Madrid: Síntesis. 
  • Pratt,  J.W.  y  Gibbons,  J.D.  (1981)  Concepts  of  Nonparametric  Theory.  Springer-Verlag.
  • Puri,  M.L.  y  Sen,  P.K.  (1971)  Nonparametric  methods  in  Multivariate  Analysis.  John  Wiley.  New  York.
  • Rao,  C.R.  (1973)  Linear  Statistical  Inference.  John  Wiley.  New  York.
  • Rios,  S.  (1977)  Métodos  Estadísticos.  Ediciones  del  Castillo.  Madrid.
  • Sachs,  L.  (1978)  Estadística  Aplicada.  Labor.
  • Searle,  S.R.  Miller,  R.G.  Watson,  G.S.  Hunter,  J.S.  Bradley,  R.A.  y  Kendall,  D.G.  (1982)  Matrix  Algebra useful  for  Statistics.  John  Wiley.
  • Seber,  G.A.  (1977)  Linear  Regression  Analysis.  John  Wiley
  • Siegel,  S.  (1983)  Estadística  no  paramétrica  aplicada  a  las  ciencias  de  la  conducta.  Trillas.
  • Snedecor,  G.W.  y  Cochran,  W.G.  (1980)  Statistical  Methods.  Iowa  University  Press.
  • Wald,  A.  (1971)  Statistical  Decision  Functions.  Chelsea  Pub.  Co.
  • Weisberg,  S.  (1985)  Applied  Linear  Regression.  John  Wiley.
  • Wilks,  S.  (1962)  Mathematical  Statistics.  John  Wiley.  New  York.
  • Zacs,  S.  (1971)  The  Theory  of  Statistical  Inference.  John  Wiley.  New  York.

Metodología docente

  • MD01. Lección magistral/expositiva 
  • MD06. Prácticas en sala de informática 
  • MD07. Seminarios 
  • MD09. Análisis de fuentes y documentos 
  • MD10. Realización de trabajos en grupo 
  • MD11. Realización de trabajos individuales 
  • MD13. Tutorías individual/colectiva, Participación (foros del curso, exposiciones públicas), Autoevaluaciones, Presentación y defensa de informes grupales o individuales 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

En la convocatoria ordinaria se realizará una Prueba teórico-práctica: 7 puntos (70% de la calificación). En esta prueba se evaluarán todos los contenidos impartidos de la asignatura en la fecha y hora fijada por la Facultad. Además, se tendrá en cuenta la Evaluación práctica: 3 puntos (30% de la calificación). Para hacer el cálculo de la nota final es requisito indispensable obtener una puntuación mínima del 40% en la Prueba teórica-práctica. La nota final será la suma de la calificación obtenida en la prueba y en la evaluación práctica. En caso de obtener una puntuación menor del 40% en la prueba, la nota final en acta reflejará la suma de todas las fuentes de nota hasta un valor máximo de 4.9 puntos.

Evaluación Extraordinaria

En la convocatoria extraordinaria todos los alumnos tienen derecho a obtener el 100% de su calificación. El examen incluirá un 70% de contenido teórico-práctico y un 30% de contenido sobre las prácticas realizadas durante el curso con SPSS o cualquier otro programa para el análisis estadístico de los datos.

La metodología docente y la evaluación serán adaptadas a los estudiantes con necesidades específicas (NEAE), conforme al Artículo 11 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, publicada en el Boletín Oficial de la Universidad de Granada, nº 112, 9 de noviembre de 2016.

Evaluación única final

Los alumnos a los que se les haya concedido la evaluación única final, de acuerdo con lo establecido en la Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, realizarán un examen que supondrá el 100% de su calificación. El examen incluirá un 70% de contenido teórico-práctico y un 30% de contenido sobre las prácticas realizadas durante el curso con SPSS o cualquier otro programa para el análisis estadístico de los datos.

La metodología docente y la evaluación serán adaptadas a los estudiantes con necesidades específicas (NEAE), conforme al Artículo 11 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, publicada en el Boletín Oficial de la Universidad de Granada, nº 112, 9 de noviembre de 2016.